METODOLOGI PENELITIAN
G. Metode Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan, yaitu : 1. Analisis Horizontal
a. Analisis Pertumbuhan (Trend)
Menurut Mahmudi (2010:89) “Analisis pertumbuhan atau trend dilakukan untuk mengetahui kecendrungan baik berupa kenaikan atau penurunan kinerja selama kurun waktu tertentu.”
Pertumbuhan Aset =
Nilai Aset Tahun ke n – Nilai Asset Tahun n-1 x 100% ...3.2 Nilai Aset Tahun ke n
b. Analisis Varian
Mahmudi (2010:89) menyatakan “analisis varian (selisih) pada umumnya digunakan untuk menganalisis laporan realisasi anggaran, yaitu dilakukan dengan cara mengevaluasi selisih yang terjadi antara anggaran dengan realisasi.” Aspek
UNIVERSITAS
penting yang harus diperhatikan dalam analisis varian menentukan tingkat signifikasi selisih anggaran dan tingkat varian yang dapat ditoleransi.
Realisasi APBD x 100% ...3.3 Anggaran
2. Analisis Vertikal
Menurut Tim Studi Analisis Laporan Keuangan secara Elektronik (2005:11) bahwa Analisis vertikal dilakukan apabila laporan keuangan yang dianalisis hanya meliputi satu periode atau satu saat saja, yaitu dengan memperbandingkan antara pos yang satu dengan pos lainnya dalam laporan keuangan tersebut, sehingga hanya diketahui keadaan keuangan atau hasil operasi pada saat itu saja. Analisis vertikal ini disebut juga sebagai metode analisis yang statis karena kesimpulan yang dapat diperoleh hanya untuk periode itu saja tanpa mengetahui perkembangannya.
3. Analisis Rasio
Tim Studi Analisis Laporan Keuangan secara Elektronik (2005:11) menyatakan “Analisis ratio, adalah suatu metode analisis untuk mengetahui hubungan dari pos-pos tertentu dalam neraca atau laporan rugi laba secara individu atau kombinasi dari kedua laporan tersebut.” Menurut Mahmudi (2010:88) bahwa “ Analisis rasio keuangan merupakan perbandingan antara dua angka yang datanya diambil dari elemen laporan keuangan.” Analisis rasio keuangan digunakan untuk menginteprestasikan perkembangan kinerja dari tahun ke tahun.
UNIVERSITAS
a. Rasio derajat desentralisasi
Derajat desentralisasi dihitung berdasarkan perbandingan antara jumlah pendapatan asli daerah dengan total penerimaan daerah. Menurut Mahmudi (2010:142) “ rasio derajat desentralisasi menunjukkan derajat kontirbusi PAD terhadap total penerimaan daerah.
Derajat Desentralisasi = Pendapatan Asli Daerah x 100% ...3.4 Total Pendapatan Daerah
b. Rasio kemandiran keuangan daerah
Menurut Mahmudi (2010:142) “Rasio kemandirian keuangan daerah dihitung dengan cara membandingkan jumlah penerimaan pendapatan asli daerah dibagi dengan jumlah pendapatan transfer dari pemerintah pusat dan provinsi serta pinjaman daerah.”
Rasio Kemandirian Daerah = Pendapatan Asli Daerah x 100% ...3.5 Transfer Pusat + Pinjaman
c. Rasio efektivitas PAD
Menurut Mahmudi (2010:143) “Rasio efektivitas PAD dihitung dengan cara membandingkan realisasi penerimaan PAD dengan target penerimaan PAD (dianggarkan).” Rasio efektivitas PAD menunjukkan kemampuan pemerintah daerah dalam membolisasi penerimaan PAD sesuai dengan yang ditargetkan.
Rasio Efektivitas PAD = Realisasi Penerimaan Pendapatan Asli Daerah x100% ...3.6 Target Penerimaan PAD
Nilai efektivitas PAD dapat dikatagorikan sebagai berikut : - Sangat efektif : > 100% - Efektif : 100% - Cukup efektif : 90%-99% - Kurang efektif : 75%-89%
UNIVERSITAS
TERBUKA
- Tidak efektif : < 75% d. Rasio efisiensi PAD
Rasio efisiensi dihitung dengan cara membandingkan biaya yang dikeluarkan pemerintah daerah untuk memperoleh PAD dengan realisasi penerimaan PAD.
Rasio Efisiensi PAD = Biaya Pemerolehan PAD x 100% ...3.7 Realisasi Penerimaan PAD
4. Uji Reliabilitas dan Validitas a. Uji Validitas
Menurut Arikunto (2006:42) berpendapat bahwa validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrumen. Sebuah instrumen dikatakan valid apabila dapat mengungkapkan data dari variabel yang diteliti secara tepat. Dalam pengujian validitas ini, butir pertanyaan dari angket diuji apakah sudah terklasifikasi pada variabel-variabel yang ditentukan.
Pengujian validitas menggunakan analisis butir/item, dimana skor-skor yang ada pada butir/item dikorelasikan dengan skor total. Skor butir dipandang sebagai nilai X dan skor total dipandang sebagai nilai Y. Dengan diperolehnya indeks validitas setiap butir dapat diketahui dengan pasti butir-butir manakah yang tidak memenuhi syarat ditinjau dari validitasnya. Pengujian validitas butir/item menggunakan teknik korelasi Pearson Product Moment (PPM) Sugiyono (2004:115-116) sebagai berikut: N∑XY − (∑X) (∑Y) rxy ...3.8 √ N∑X 2 − (∑X)2 N∑Y 2 − (∑Y) 2 dimana :
UNIVERSITAS
TERBUKA
r hitung = Koefisien korelasi ∑X = Jumlah skor butir/item ∑Y = Jumlah skor total N = Jumlah responden
Pengolahan data pengujian validitas dilakukan menggunakan program SPSS versi 12.0 for Windows. Selanjutnya apakah setiap butir dalam instrumen itu valid atau tidak, dapat diketahui dengan cara mengkorelasikan antara skor butir (X) dengan skor total (Y). Dengan kaidah keputusan, bila korelasi tiap faktor tersebut positif dan besarnya 0,3 ke atas maka faktor tersebut merupakan konstruk yang kuat (Sugiyono, 2009:125-126).
Validitas item pertanyaan dalam kuesioner dapat diketahui melalui nilai korelasi yang telah dikoreksi (Corrected Correction item) yang lebih besar dari korelasi yang telah diketahui atau ditetapkan dari penelitian pendahuluan. Hasil uji validitas dan reliabilitas disertakan dalam lampiran.
Validitas merupakan ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi sebagai alat ukur, atau kemampuan untuk mengukur apa yang hendak diukur. Suatu instrumen dapat dikatakan mempunyai validitas yang tinggi apabila alat tersebut menjalankan fungsi ukurnya, dan memberikan hasil ukur sesuai dengan maksud dilakukan pengukuran tersebut. Azwar, (2000:31).
Pengujian validitas dalam penelitian ini dilakukan dengan cara mengkorelasikan skor masing-masing butir pertanyaan dengan skor total dengan menggunakan teknik korelasi Product Moment yang rumusnya sebagai berikut Sugiyono, ( 2007:51 ):
UNIVERSITAS
n ∑ x Y - ∑ x ∑ Y
r = ...3.9 { n ∑ X²-(N∑ Y)²} {n∑Y ²-( ∑Y)² }
dimana :
r = Koefisien korelasi n = Jumlah responden
X = Skor butir pertanyaan Y = Skor total
Pengujian terhadap valid tidaknya butir pertanyaan dilakukan dengan cara membandingkan nilai koefisien (r hitung ) masing-masing item pertanyaan dengan nilai korelasi tabel (r tabel) pada taraf α = 0,05. Jika r hitung > r tabel maka butir pertanyaan dinyatakan valid.
Setelah dilakukan perhitungan dengan teknik korelasi “product moment” diperoleh koefisien korelasi butir (r-hitung) untuk 33 pernyataan (kuesioner) dengan sampel sebanyak 100 orang (n = 100 orang), dengan = 0.05 didapat r tabel 0.196, artinya bila r hitung < r tabel, maka butir pernyataan tersebut tidak valid dan apabila r hitung > r tabel, maka butir pernyataan tersebut dapat digunakan (valid). Dari perhitungan statistik untuk masing-masing variabel, ternyata bahwa r hitung yang diperoleh lebih besar dari r tabel, sehingga dikatakan bahwa semua butir kuesioner berpredikat valid. Nilai-nilai koefisien korelasi untuk uji validitas instrumen setiap variabel, disajikan sebagai berikut : 1) Dimensi tangibles (X1)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk dimensi tangibles dapat dilihat pada Tabel 3.3
UNIVERSITAS
Tabel 3.3
Rekapitulasi Nilai r untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Dimensi Tangibles (X1)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,674 0,197 Valid 2 0,625 0,197 Valid 3 0,700 0,197 Valid 4 0,416 0,197 Valid
Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan data yang tertera pada Tabel 3.3 dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas instrumen dimensi tangibles (X1) yang diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel dan seluruh pernyataan sebanyak 4 pertanyaan dikatakan valid.
2) Dimensi reliability (X2)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk dimensi reliability dapat dilihat pada Tabel 3.4
Tabel 3.4
Rekapitulasi Nilai r untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Dimensi Reliability (X2)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,726 0,197 Valid 2 0,411 0,197 Valid 3 0,470 0,197 Valid 4 0,522 0,197 Valid 5 0,580 0,197 Valid 6 0,725 0,197 Valid
Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan data yang tertera pada Tabel 3.4 dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas instrumen dimensi reliability (X2) yang
UNIVERSITAS
diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel sehingga seluruh pernyataan sebanyak 6 pertanyaan dikatakan valid.
3) dimensi responsiveness (X3)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk dimensi responsiveness dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3.5
Rekapitulasi Nilai r Untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Dimensi Responsiveness (X3)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,232 0,197 Valid 2 0,528 0,197 Valid 3 0,705 0,197 Valid 4 0,531 0,197 Valid Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan data yang tertera pada tabel di atas, dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas instrumen sub variabel responsiveness (X3) yang diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel dan seluruh pernyataan sebanyak 4 pertanyaan dikatakan valid.
4) dimensi assurance (X4)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk dimensi assurance dapat dilihat pada Tabel 3.6
Tabel 3.6
Rekapitulasi Nilai r Untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Dimensi Assurance (X4)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,458 0,197 Valid 2 0,551 0,197 Valid 3 0,599 0,197 Valid 4 0,276 0,197 Valid 5 0,283 0,197 Valid Sumber: Data diolah peneliti
UNIVERSITAS
Berdasarkan data yang tertera pada Tabel 3.6 dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas instrumen dimensi assurance (X4) yang diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel dan seluruh pernyataan sebanyak 4 pertanyaan dikatakan valid.
5) dimensi emphaty (X5)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk dimensi emphaty dapat dilihat pada Tabel 3.7.
Tabel 3.7
Rekapitulasi Nilai r untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Dimensi Emphaty (X5)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,371 0,197 Valid 2 0,642 0,197 Valid 3 0,348 0,197 Valid
Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan data yang tertera pada Tabel 3.7 dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas pernyataan dimensi emphaty (X5) yang diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel dan seluruh pernyataan sebanyak 3 pertanyaan dikatakan valid.
6) dimensi equity (X6)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk dimensi equity dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
UNIVERSITAS
Tabel 3.8
Rekapitulasi Nilai r Untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Dimensi Equity (X6)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,656 0,197 Valid 2 0,608 0,197 Valid 3 0,584 0,197 Valid 4 0,656 0,197 Valid Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan data yang tertera pada Tabel 3.8 dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas pernyataan sub variabel equity (X6) yang diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel dan seluruh pernyataan sebanyak 6 pertanyaan dikatakan valid.
7) Variabel Kepuasan Masyarakat (Y)
Nilai koefisien korelasi dari hasil uji validitas untuk variabel kepuasan dapat dilihat pada Tabel 3.9
Tabel 3.9.
Rekapitulasi Nilai r Untuk Uji Validitas Instrumen Penelitian Variabel Kepuasan Masyarakat (Y)
Nomor
Kuesioner r-hitung r-tabel Keterangan 1 0,626 0,197 Valid 2 0,630 0,197 Valid 3 0,489 0,197 Valid 4 0,292 0,197 Valid 5 0,284 0,197 Valid 6 0,313 0,197 Valid
Sumber: Data diolah peneliti
Berdasarkan data yang tertera pada Tabel 3.9 dapat diketahui bahwa nilai koefisien korelasi untuk uji validitas pernyataan variabel kepuasan masyarakat
UNIVERSITAS
(Y) yang diperoleh rata-rata lebih besar dari r-tabel dan seluruh pernyataan sebanyak 6 pertanyaan dikatakan valid.
b. Uji Reliabilitas
Arikunto (2006:43) berpendapat bahwa reliabilitas menunjukkan pada satu pengertian bahwa sesuatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut cukup baik. Instrumen yang sudah dapat dipercaya, akan menghasilkan data yang dapat dipercaya. Pengetesan instrumen dilakukan dengan cara satu kali pengetesan (One-Shot
Realibility Test) yang kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain
atau mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan. Uji statistik tersebut dilakukan dengan menggunakan metode Cronbach Alpha, metode Cronbach Alpha adalah koefisien reliabilitas yang menunjukkan bagaimana item-item dalam pertanyaan adalah berkorelasi secara positif satu dengan yang lainnya. “Kuesioner dikatakan reliable jika nilai Cronbach’s Alpha terhitung > 0,60, digunakan bantuan perangkat lunak SPSS versi 12.0 for Windows” (Ghozali, 2009:46).
Menurut Ancok (1997:59) bahwa “reliabilitas menunjukkan sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten bila dilakukan pengukuran terhadap gejala yang sama dengan alat ukur yang sama.” Uji reliabilitas ini dilakukan dengan menggunakan formula Alpha Cronbach. Nurgiyantoro, (2000;82) dengan rumus sebagai berikut :
k ∑ σ²bb ...3.10
k-1 σi² dimana :
R = Koefisien reliabilitas k = Jumlah butir pertanyaan
1 - r =
UNIVERSITAS
σi² = varian butir pertanyaan σ²b = varian skor tes
Uji reliabilitas dan validitas terhadap data mentah dilakukan untuk mengecek konsistensi alat ukur dan validitas dari masing-masing kuesioner. Untuk memperoleh hasil perhitungan yang akurat, proses penghitungan menggunakan program SPSS 19 dan diperoleh nilai koefisien reliabilitas Alpha
Cronbach, sebagai berikut :
Tabel 3.10 Koefisien Reliabilitas
No. VARIABEL Koefisien Reliabilitas (Alpha) 1. Tangibles (X1) 0,782 2. Reliability (X2) 0,760 3. Responsiveness (X3) 0,743 4. Assurance (X4) 0,715 5. Emphaty (X5) 0,733 6. Equity (X6) 0,789
7. Kepuasan Masyarakat (Y) 0,701 Sumber: Data diolah peneliti
Hasil koefisien reliabilitas (Alpha) yang tertera pada tabel di atas dapat dikatakan bahwa instrumen yang digunakan andal, artinya suatu instrumen yang dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data atau mengukur obyek yang telah ditetapkan. Sebagaimana Arikunto (2006) bahwa reliabilitas menunjukkan pada suatu pengertian bahwa sesuatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrument tersebut cukup baik. Data dikatakan reliabel jika cronbach alpha lebih besar dari 0,60.
5. Uji asumsi klasik
Model regresi dengan metode kuadrat terkecil merupakan model regresi yang menghasilkan estimator linear tidak bias yang terbaik jika terpenuhi
asumsi-UNIVERSITAS
asumsi klasik. Uji asumsi klasik digunakan untuk menghindari terjadinya penyimpangan asumsi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi uji
normalitas, uji autokorelasi, uji heterokedastisitas dan uji multikolineartitas yang
secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut : a. Uji normalitas.
Menurut Ghozali (2009:107) “Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan nilai residual mengikuti distribusi normal.” Supaya dapat diuji data data harus berdistribusi normal atau mendekati normal. Untuk mengetahui normalitas dengan pengamatan melalui residual atau dengan melihat distribusi dari variabel-variabel yang diteliti. Normalitas suatu variabel pada umumnya dideteksi dengan grafik atau uji statistik.
Komponen normalitas yaitu skewness dan kurtosis. Skewness berhubungan dengan dengan simetris distribusi. Skewed variabel (variabel melenceng) adalah variabel yang nilai mean-nya tidak di tengah-tengah distribusi. Kurtosis berhubungan dengan puncak dari suatu distribusi. Menurut Ghozali (2009) “Jika variabel terdistribusi secara normal maka nilai skewness dan kurtosis sama dengan nol.” Ghozali dalam Prastisto (2009) “ Normalitas variabel dideteksi juga dengan menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirov dengan cara melihat nilai probabilitas signifikan yang bernilai di atas nilai 0,05 maka data berdistribusi normal dan selain itu juga dengan metode grafik histogram data.”
UNIVERSITAS
b. Uji autokorelasi
Menurut Ghozali (2009:79) “Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan penganggu (residual) pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya).” Cara mendeteksi adanya gejala autokorelasi dengan melihat nilai Durbin-Watson (DW). Ghozali (2009:80) “Uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu (first order autocorrelation) dan mensyaratkan adanya
intercept (konstanta) dalam model regresi dan tidak ada variabel lag diantara
variabel bebas.”
Ghozali (2009:80) menyatakan bahwa pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi :
1) Bila nilai DW terletak diantara batas atas atau upper bound (du) dan (4-du), maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi. 2) Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower boud (dl), maka
koefisien autokorelasi lebih besar daripada nol, berarti ada autokorelasi positif;
3) Bila nilai DW lebih besar daripada (4-dl), maka koefisien autokorelasi lebih kecil daripada nol, berarti ada autokorelasi negatif;
4) Bila nilai DW terletak di antara batas atas (du) dan batas bawah (dl) atau DW terletak antara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya tak dapat disimpulkan.
c. Uji heterokedastisitas.
Menurut Ghozali (2006:125) “Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.” Jika varians residual dari pengamatan ke
UNIVERSITAS
pengamatan lainnya berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Dalam perhitungan
heteroskedastisitas dapat dilakukan dalam banyak model salah satunya adalah
menggunakan chart (diagram pencar), dengan dasar pemikiran bahwa :
1) Jika ada pola tertentu, terdapat titik-titik (poin) yang ada membentuk suatu pola yang beraturan (bergelombang, kemudian menyempit) maka terjadi
heteroskedastisitas;
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar ke atas dan di bawah nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
d. Uji multikolinearitas.
Ghozali (2009: 25) mengatakan bahwa “Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independen. Uji multikolinearitas dengan SPSS dilakukan dengan uji regresi, dengan patokan VIF (Variance Inflation Factor) dan koefisien korelasi antarvariabel bebas. Jika Nilai tolerance > 0,10 dan VIF < 10 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian tersebut.
6. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan prosedur dimana dengan melalui formulasi persamaan matematis, hendak diramalkan nilai variabel random continue berdasarkan nilai variabel kuantitatif. Variabel independen yaitu kualitas pelayanan kantor pelayanan terpadu yang diwakili dimensi tangible (X1),
reliability (X2), responsiveness (X3), assurance (X4), emphaty (X5) dan equity
(X6) serta variabel dependen berupa kepuasaan masyarakat (Y), sehingga dapat
UNIVERSITAS
digunakan persamaan regresi linear sederhana, dimana rumus persamaannya sebagai berikut :
3.2... dimana :
Y = Kepuasaan masyarakat.
a = Harga Y bila X = 0 (harga konstanta)
b1,b2,b3,b4,b5,b6 = koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel terikat yang didasarkan pada variabel bebas.
X1 = Tangible X2 = Reliability X3 = Responsiveness X4 = Assurance X5 = Emphaty X6 = Equity e = Kesalahan (error) 7. Uji Hipotesis /Uji F dan Uji T (T-Test) a. Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh secara bersama-sama antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Prosedur yang digunakan untuk melakukan uji F adalah :
1) Merumuskan hipotesis
H1 : b1 : b n ≠ 0, artinya bahwa terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan dan parsial.
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4 + b5X5 + b6X6 + e ...3.12
UNIVERSITAS
2) Menentukan tingkat signifikasi
Hipotesis ini diuji dengan menggunakan tingkat signifikasi sebesar α = 0,05 3) Menentukan kriteria pengujian hipotesis penelitian
Hipotesis diterima jika F signifikan < 0,05 Hipotesis ditolak jika F signifikasi > 0,05 b. Uji t
Uji t dilakukan untuk mengetahui signifikansi variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Model matematika uji t sebagai berikut:
Koefisien regresi bi t hitung = --- Standart Deviasi bi
Pengujian melalui uji t dilakukan dengan membandingkan besarnya nilai t hitung dengan t tabel pada α = 5%
a. H0 ditolak apabila t hitung > t tabel atau probabilitas < 0,05
Ha diterima, artinya variabel bebas (X) secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat (Y) pada tingkat kepercayaan 5%.
b. H0 diterima apabila t hitung < t tabel atau probabilitas > 0,05
Ha ditolak, artinya variabel bebas (X) secara parsial tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat (Y) pada tingkat kepercayaan 5%.
“Analisis data dilakukan dengan menyajikan kesamaan, perbedaan, keterkaitan, kategori, tema-tema pokok, konsep, ide dan analisis logika hasil awal, dan kelemahan atau gap dalam data” Keban, Hand Out (1996). Analisis data dalam studi kasus dibangun bersama dalam proses interaktif. Selanjutnya, teknik
UNIVERSITAS
analisis data yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan melalui tahapan-tahapan sebagai berikut :
a. Reduksi data adalah proses pemilihan, pemusatan perhatian pada penyederhanaan, pengabstrakan dan transformasi data kasar yang muncul dari catatan-catatan tertulis yang diperoleh di lapangan. Reduksi data karenanya merupakan alat analisis, sebab tindakan-tindakan tersebut tidak lain merupakan pilihan-pilihan analisis. Data terlebih dahulu dirangkum, dipilih hal-hal pokok, difokuskan pada hal-hal yang penting, dicari tema atau polanya sehingga dapat membantu dalam memberi kode kepada aspek-aspek tertentu. Sebagai alat analisis, reduksi data dapat menajamkan, mengarahkan, dan membuang data yang tidak perlu serta mengorganisasikan sedemikian rupa sehingga dapat ditarik dan diverifikasi. Dengan demikian, data yang direduksi memberi gambaran lebih tajam tentang hasil pengamatan yang dilakukan di lapangan.
b. Penyajian data adalah sekumpulan informasi tersusun yang memberikan kemungkinan adanya penarikan kesimpulan dan pengambilan/penarikan kesimpulan dan pengambilan tindakan. Membuat penyajian data juga merupakan sebuah langkah analisis data. Setelah data dibuat dalam bentuk tabel, bagan, matrik, dan grafik dilakukan tahapan dengan mendiskusikan selanjutnya memberikan penafsiran dan interpretasi. Memberikan interpretasi adalah memberikan arti yang lebih luas dari penemuan penelitian. Nazir (1988 : 437-438).
c. Analisis statistik deskriptif yaitu penggunaan teknik statistik dengan menggunakan computer SPSS 16 for windows dalam menganalisis data yang
UNIVERSITAS
diperoleh melalui penyebaran kuesioner pada responden. Teknik ini digunakan untuk menyederhanakan penyajian data-data dari persepsi responden. Dengan demikian, penelitian descriptive research untuk menyederhanakan sesuatu fenomena atau kenyataan sosial dengan jalan mendeskripsikan sejumlah variabel yang diteliti. Kemudian, dalam pengolahan dan analisis data, lazimnya menggunakan pengolahan statistik yang bersifat deskriptif.
d. Model Regresi pada SPSS menggunakan Metode Stepwise
Pada program SPSS. Metode atau cara memasukkan/ seleksi variabel bermacam-macam, seperti stepwise, remove, backward dan forward. Alternatif metode regresi yang populer digunakan adalah stepwise, dimana terjadi banyak tahapan (step) dalam perhitungan regresi. Singgih, (2008: 276).
e. Menarik kesimpulan dan verifikasi merupakan pemahaman atas informasi kemudian mencari makna dari catatan mengenai keteraturan, pola-pola, penjelasan, konfigurasi-konfigurasi, alur sebab akibat serta proposisi.